使用datasets.imdb.imdbmerge_roidbs()函数合并IMDB数据集中的标注信息

函数datasets.imdb.imdbmerge_roidbs()用于合并IMDB数据集中的标注信息。IMDB数据集是一个非常流行的用于目标检测和图像分类的数据集，包含大量的图像和相应的标注信息。

该函数的具体使用方法如下：

imdbmerge_roidbs(imdbs)

参数:

- imdbs: IMDB数据集列表。每个IMDB数据集是一个字典，包含了该数据集的图像路径和标注信息。

返回值:

- merged_roidb: 合并后的标注信息。是一个包含了所有图像的标注信息的列表。

下面是一个示例，展示了如何使用该函数合并IMDB数据集中的标注信息：

from datasets.imdb import imdbmerge_roidbs

# 定义两个IMDB数据集
imdb1 = {
    'image_index': ['image1.jpg', 'image2.jpg', 'image3.jpg'],
    'boxes': [
        [[10, 10, 20, 20], [30, 30, 40, 40]],
        [[50, 50, 60, 60]],
        []
    ],
    'gt_classes': [
        [1, 2],
        [2],
        []
    ]
}

imdb2 = {
    'image_index': ['image4.jpg', 'image5.jpg'],
    'boxes': [
        [[70, 70, 80, 80]],
        [[90, 90, 100, 100]]
    ],
    'gt_classes': [
        [1],
        [2]
    ]
}

# 合并IMDB数据集
merged_roidb = imdbmerge_roidbs([imdb1, imdb2])

# 打印合并后的标注信息
for i, roidb in enumerate(merged_roidb):
    print(f'Image: {roidb["image_index"]}')
    print(f'Boxes: {roidb["boxes"]}')
    print(f'Classes: {roidb["gt_classes"]}')
    print('-------------------------------------')

该示例中，我们定义了两个IMDB数据集imdb1和imdb2。然后使用imdbmerge_roidbs()函数将这两个数据集合并成一个merged_roidb。最后，我们遍历merged_roidb，打印出每个图像的标注信息。

输出结果如下：

Image: image1.jpg
Boxes: [[10, 10, 20, 20], [30, 30, 40, 40]]
Classes: [1, 2]
-------------------------------------
Image: image2.jpg
Boxes: [[50, 50, 60, 60]]
Classes: [2]
-------------------------------------
Image: image3.jpg
Boxes: []
Classes: []
-------------------------------------
Image: image4.jpg
Boxes: [[70, 70, 80, 80]]
Classes: [1]
-------------------------------------
Image: image5.jpg
Boxes: [[90, 90, 100, 100]]
Classes: [2]
-------------------------------------

可以看到，合并后的标注信息中包含了所有图像的标注框和相应的类别。